- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- 1. Темы для изучения
- a) Основы машинного обучения
- b) Обработка естественного языка (NLP)
- c) Обработка изображений и оптическое распознавание символов (OCR)
- d) Глубокое обучение
- 2. Шаги для реализации проекта
- Шаг 1: Предобработка данных
- Шаг 2: Распознавание текста
- Шаг 3: Супервизированное обучение
- Шаг 4: Оценка производительности и маршрутизация
- 3. Кастомные против предобученных моделей
- Заключение
Вопрос или проблема
Я недавно подал заявление на стажировку, и они назначили мне задачу автоматизировать классификацию и маршрутизацию общественных жалоб с помощью НЛП и МЛ моделей. Входные данные – это отсканированный PDF-документ, содержащий рукописный текст на малаялам.
Хотя у меня есть базовое понимание концепций МЛ, я никогда не реализовывал никаких МЛ моделей прежде. Я был бы очень признателен за помощь в следующих вопросах:
1. Какие конкретные темы мне следует изучить? (Если возможно, пожалуйста, предоставьте некоторые ресурсы).
2. Какие шаги мне следует предпринять, чтобы справиться с этим проектом?
На основании моего исследования, я разработал приблизительный рабочий процесс:
1.Предобработка: изменение размера, преобразование в градации серого и т.д.
2.Распознавание текста: Использование модели CRNN + CTC для распознавания рукописного текста.
3.Обучение с учителем: токенизация текста -> мешок слов (BoW) -> модель классификатора для категоризации.
4.Оценка производительности и маршрутизация: оценка производительности модели и автоматизация маршрутизации.
Поскольку родным языком является малаялам, GPT предложил различные инструменты OCR и предварительно обученные модели, но надежны ли они для этого случая? Я подозреваю, что компания ищет индивидуальную реализацию. Реалистично ли ожидать лучшей производительности от индивидуальной модели по сравнению с предварительно обученными моделями, учитывая мой начальный опыт?
Ответ или решение
Ваша задача по автоматизации классификации и маршрутизации общественных жалоб с использованием технологий обработки естественного языка (NLP) и моделей машинного обучения (ML) — это увлекательный и амбициозный проект. Ниже приведены рекомендации по ключевым темам, которые следует изучить, а также пошаговый план действий для успешной реализации вашего проекта.
1. Темы для изучения
Чтобы успешно выполнить проект, вам потребуется знание в нескольких областях:
a) Основы машинного обучения
- Ресурсы для изучения:
- Курс "Машинное обучение" от Andrew Ng на Coursera.
- Книга "Pattern Recognition and Machine Learning" от Christopher Bishop.
b) Обработка естественного языка (NLP)
- Ресурсы для изучения:
- Книга "Speech and Language Processing" от Daniel Jurafsky и James H. Martin.
- Онлайн-курсы по NLP на платформе Coursera или Udemy.
c) Обработка изображений и оптическое распознавание символов (OCR)
- Ресурсы для изучения:
- Документация библиотек OpenCV и PIL для обработки изображений.
- Погружение в применение Tesseract для OCR, несмотря на его ограничения в распознавании Malayalam.
d) Глубокое обучение
- Ресурсы для изучения:
- "Deep Learning" от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville.
- Онлайн-курсы по глубокому обучению, такие как "Deep Learning Specialization" на Coursera.
2. Шаги для реализации проекта
Здесь представлен план, основанный на вашем наброске:
Шаг 1: Предобработка данных
- Конвертируйте сканированные PDF-файлы в изображения.
- Обработайте изображения (изменение размера, преобразование в градации серого, фильтрация шумов).
Шаг 2: Распознавание текста
- Используйте модель CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) с CTC (Connectionist Temporal Classification) для распознавания рукописного текста на языке Malayalam.
- Обратите внимание на существующие предобученные модели и инструменты OCR, такие как Tesseract. Они могут быть недостаточно точными для рукописного текста, но могут послужить отправной точкой.
Шаг 3: Супервизированное обучение
- Подготовьте лейблированный набор данных для обучения классификатора. Возможно, вам придется использовать простые методы аннотации.
- Примените методы токенизации и построения векторного представления текста, такие как Bag of Words (BoW) или TF-IDF.
- Выберите классификатор (например, SVM, Random Forest, или более сложные методы, такие как более глубокие модели) и обучите его для классификации текстов.
Шаг 4: Оценка производительности и маршрутизация
- Используйте метрики, такие как точность, полнота и F1-мера для оценки производительности вашего классификатора.
- Разработайте систему маршрутизации на основе предсказаний.
3. Кастомные против предобученных моделей
Создание кастомной модели может обеспечить лучшие результаты, особенно если у вас есть специфические требования к используемым данным. Однако учитывайте ваши текущие навыки и ограниченное время: предобученные модели часто позволяют быстро получить приемлемые результаты. Вам стоит оценивать их эффективность до принятия решения о создании кастомного решения.
Заключение
Успех реализации вашего проекта зависит от тщательного изучения каждой из указанных тем, а также от терпения и настойчивости при решении возникающих задач. Постарайтесь разбить проект на управляемые этапы и постепенно наращивайте свои навыки в области машинного обучения и обработки естественного языка. Не стесняйтесь обращаться за помощью к сообществу разработчиков и использовать онлайн-ресурсы. Удачи вам с проектом!